사회적, 환경적으로 크고 작은 문제를 일으키는 녹조현상은 수생태계에서 1차 생산자로 없어서는 안 될 조류의 과대 성장으로 인해 주로 나타난다. 담수조류는 크게 녹조류, 남조류, 규조류 3종으로 나누어지며, 특히 남조류는 계절별 천이에 따른 발생 시 과대 성장하는 특성으로 인해 녹조현상에 가장 큰 원인이 된다. 이러한 녹조현상의 원인에 따라 환경부에서는 발령기준 항목을 chl-a와 남조류 세포수에서 2016년 이후 남조류 세포수 만으로 발령기준 항목을 개정하였다. 따라서, 녹조현상에 대한 신속한 대처를 위해서는 남조류에 대한 분포에 대해 파악하는 것이 가장 우선시 되며 이를 위해 신속한 모니터링을 필요로 한다. 하지만 현재 조류 모니터링을 위해서는 직접 채수를 통한 검경 또는 Lisst, YSI와 같은 직접 계측 센서를 활용하여 모니터링을 진행을 하고 있으며 이러한 점, 선 단위의 측정은 전반적인 조류 분포 및 현황에 대하여 파악과 신속한 모니터링에 한계가 있다. 이러한 한계에 대안으로 위성영상, 다중분광 및 초분광 영상을 활용한 면단 위의 원격 모니터링을 통해 신속하고 하천 내 전반적인 조류 농도 분석을 위한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 UAV를 활용한 초분광센서를 이용하여 하천과 일정한 반사율을 가지는 반사천을 촬영하고 취득한 초분광영상 보정 및 분석을 진행하였다. 최적 밴드 비를 산정하고 YSI를 통한 Chl-a 결과를 이용하여 분광 특성별 맵핑을 통한 공간적 분포의 조류 농도를 산정하고자 한다.
현대의 스마트폰 및 태블릿pc등을 가능하게 만든 집적 기술 중의 하나는 3차원 집적 회로(3D-IC)와 같은 패키징 기술이다. 이러한 첨단 3차원 집적 기술은 메모리집적을 통한 대용량 메모리 모듈 개발뿐만 아니라, 메모리와 프로세서의 집적, high-end FPGA, Back side imaging (BSI) 센서 모듈, MEMS 센서와 ASIC 집적, High Bright (HB) LED 모듈 등에 적용되고 있다. 3D-IC의 3차원 모듈 제작 시에는 기존에 발생하지 않았던 여러 가지 파괴 모드들이 발생하고 있는데 Thermal/Photonic Emission 장비 등 기존의 2차원 결함분리 (Fault Isolation) 기술로는 첨단의 3차원 적층 제품들에서 발생하는 불량을 비파괴적으로 혹은 3차원적으로 분리하는 것이 불가능하므로, 비파괴 3차원 결함 분리 기술은 향후 선행 제품 적기 개발에 매우 필수적인 기술이다. 본 연구는 3D-IC 반도체의 비파괴적 내부결함 검사를 위하여 가시광선-근적외선 대역(351nm~1770nm)의 InGaAs (Indium Galium Arsenide) 계열 영상검출기 (imaging detector)를 사용하여 분광 시스템 광학 설계를 통한 초분광 영상 기반 검출 모듈을 제작하였다. 제작된 초분광 영상 기반 검출 모듈을 이용하여 구리 회로 위에 실리콘 웨이퍼가 3단 적층 된 반도체 더미 샘플의 초분광 영상을 촬영하였으며, 촬영된 초분광 영상에 대하여 Chemometrics model 기반의 분석기술을 적용하여 실리콘 웨이퍼 내부의 집적 구조에 대한 검사가 가능함을 확인하였다.
물 인프라 시설물은 다양한 산업 및 지역 사회에 필요한 물 공급과 이와 관련된 인프라를 제공하는 현대 사회의 중요한 구성 요소 중 하나이다. 이러한 시설이 노후화 되면서 안전과 신뢰성에 대한 우려가 커지면서 과거 건설, 개발 중심에서 유지, 관리 중심으로 패러다임이 변화하고 있다. 이에 물 인프라 시설물의 상태를 정밀하게 조사하고, 정확한 계측하는 기술에 대한 수요가 지속적으로 증가하고 있다. 최근, 드론에 초분광 센서를 탑재하여 초분광 영상을 수집할 수 있는 기술이 개발되고 있으며, 물 인프라 시설물에 대한 원격탐사 및 모니터링이 이러한 수요를 만족시킬 수 있는 유망한 해결책으로 부상하고 있다. 특히, 이러한 초분광 영상 수집 기술을 이용하면 물 인프라 시설물 주변의수심, 수질, 온도 등 환경적 요인 뿐만 아니라 재료에 따른 상태를 파악할 수 있어, 잠재적으로 구조 결함을 감지하는데 필요한 상세한 분광 정보를 수집할 수 있다. 또한, "저수지·댐의 안전관리 및 재해예방에 관한 법률"에서 정기적인 정밀안전진단을 요구하고 있으며, "중대재해처벌법"에 따라 인력중심의 조사, 계측 방식의 어려움이 있는 상황에서 드론 기반의 초분광 원격탐사 기술은 매력적인 선택지이다. 본 연구는 안전과 신뢰성에 대한 우려가 커지고 있는 물 인프라 시설물에서 드론 기반 초분광영상 기술이 제공하는 새로운 해결책에 대한 연구로, "저수지·댐 안전관리 및 재해예방에 관한 법률"에서 제시하는 물 인프라 시설의 정기적인 검사 및 유지보수에 대한 중요성을 더욱 강조하는 것으로, 물 인프라 시설물을 정확하게 모니터링하고 조사, 계측하는 능력의 중요성을 증가시킬 수 있는 기술이다. 따라서 본 연구에서는 드론 기반의 초분광 영상 수집 기술을 활용하여 물 인프라시설물의 원격탐사 및 모니터링에 대한 적용성을 검토하고자 한다. 이를 통해 드론 기반 초분광영상 기술이 물 인프라 시설물의 조사 및 계측, 유지 보수에 대한 새로운 해결책이 될 수 있는지 검토한다. 또한 이 기술의 잠재적인 이점과 한계를 탐구하고, 정확하고 신뢰성 높은 계측, 조사 기술에 대한 증가하는 수요를 충족시키기 위한 능력을 평가 하고자 한다.
초분광영상을 이용한 정량적인 분석이나 분광라이브러리를 이용한 목표물의 탐지를 위해서는 복사보정이 필수적이지만 사전 검보정 자료가 없는 센서의 경우 절대 복사 보정을 실시할 수 없다. 본 연구의 목표는 사전 검보정 자료가 없는 지상 초분광 카메라 (SOC700) 영상의 화소값을 spectroradiometer의 radiance로 변환하기 위한 상대 변환계수(gain, offset coefficient)를 산출하고 그 적합성을 판단하는 것이다. 초분광영상의 DN과 동시에 측정된 radiance의 밴드별 선형 회귀분석을 통하여 상대 radiance 변환계수를 산출하였다. 산출된 선형 회귀식의 적합도($R^2$)는 대부분이 0.9 이상으로 매우 양호하였으며 상대 radiance를 이용할 경우 상대 분광반사율 획득이 가능하며 이를 통해 보다 초분광영상에 적합한 정량적인 분석을 할 수 있다.
RGB나 다중분광영상은 높은 공간 해상도로 인해 크기가 작은 물질의 클래스를 부여하는데 있어서는 효과적이지만 분광해상도가 낮아 다양한 종류의 지표물 분류 및 분광적으로 미세한 차이를 보이는 대상 체간의 분류에는 한계를 가지고 있다. 그러나 초분광 영상(Hyperspectral Image)은 대상 객체의 분광 반사곡선을 수백개의 연속적인 분광 파장대 영역으로 상세하게 해당 물체의 정보를 취득할 수 있는 기능을 가지고 있다. 최근 국내에서도 초분광 영상을 이용한 토지피복도 작성 및 환경 모니터링 등 다양한 분야에 적용하기 위한 연구가 시도되고 있다. 최근에는 드론과 같은 소형 UAV를 활용하여 경제적인 비용으로 시공간해상도가 높은 영상을 획득하는 것이 가능하게 되었으며 분광정보를 수집하는 영상 장비의 발전으로 드론에 탑재가 가능한 경량의 소형 초분광센서가 개발됨으로써 보다 높은 분광해상도의 영상을 취득할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 효율적인 하천환경조사를 위해 UAV를 활용하여 고해상도 초분광 영상을 취득하였으며, 차원축소법과 분류기 적용에 따른 공간 분류 정확도 분석을 통해 하천환경에 대한 분류 및 평가를 실시하였다. 연구지역에서 획득한 초분광 영상은 노이즈로 인한 영향을 줄이고자 MNF와 PCA 기법으로 차원축소를 수행하였으며, MLC(Maximum Likelihood Classification)와 SVM(Support Vector Machine), SAM(Spectral Angle Mapping) 감독분류기법을 적용하여 하천환경특성에 따른 공간분류를 수행하였다. 연구 결과 MNF기법으로 차원 축소한 영상을 적용하여 MLC 감독분류를 수행하였을 때 가장 높은 분류정확도를 얻을 수 있었으나, 일부 클래스 및 수역의 경계와 그림자 공간에서 주로 오분류가 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
원격탐사 센서 기술의 발전으로 다양한 분광정보를 지니는 위성영상의 취득이 가능해졌다. 특히, 초분광 영상(hyperspectral image)은 연속적이고 좁은 분광파장대의 영역으로 구성되어 있기 때문에, 토지피복분류, 표적탐지, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 효과적으로 활용할 수 있다. 원격탐사자료를 활용한 변화탐지 기법은 일반적으로 동일한 차원을 지닌 자료들의 차분을 통해 수행되기 때문에, 차원이 다른 이종 센서에는 적용하기 어려운 단점을 지니고 있다. 이에 본 연구에서는 다른 차원을 지닌 초분광 영상과 고해상도 위성영상에 적용가능한 변화탐지 기법을 개발하고, 이종 영상 간의 변화탐지기법 적용 가능성을 확인하고자 하였다. 이를 위하여, 변화탐지 기법의 적용을 위해 상관도분석, 주성분분석 등을 활용하여 초분광 영상의 차원을 축소시켜 변화탐지에 사용하였으며, 변화탐지 알고리즘은 CVA(Change Vector Analysis)을 사용하였다. 변화탐지 성능의 평가를 위해 참조자료를 사용하여 ROC(Receiver Operating Characteristics) 곡선과, AUC(Area Under Curve)을 계산하였다. 실험결과, 원 초분광 영상을 활용한 경우보다, 적합한 차원 감소 기법을 통해 제작한 영상을 사용하였을 때의 변화탐지 성능이 더 높은 것으로 나타났다. 이는 차원 감소 기법을 적용하여 초분광 영상이 지니고 있는 잡음을 제거하는 것이 변화탐지 성능에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 추후 연구로는 융합기법을 적용한 고해상도 다중분광 영상을 이용하여 공간 해상도의 차이에 따른 변화탐지 성능을 분석할 예정이다.
위성 영상 자료에 대한 품질의 향상과 안정화는 다양한 목적을 가진 사용자들을 만족시킬 수 있다. 특히 절대 방사 검/보정은 영상의 광항적 품질을 유지하기 위한 척도가 된다. 본 연구에서는 초분광 영상 밴드 접합 기법과 분광 반응도를 이용하여 다중 분광 센서의 가상화를 통해 절대 방사 보정 계수의 적합성을 판단하였다. 적합성 분석을 위해 약 30분 차이로 촬영된 EO-1 Hyperion과 Landsat-8 OLI 센서의 영상을 이용하였고, 서로 다른 특성을 지닌 토지 피복으로 구성된 3개 지역을 선정하여 복사 에너지 값을 비교 하였다. 그 결과, 시공간에 따른 차이, 센서 수준의 차이를 제외하고 모든 밴드에서 0.99 이상의 적합성을 보여 주었다.
드론에 탑재가 가능한 초분광 센서가 개발됨에 따라 높은 공간해상도와 분광해상도를 가지는 초분광 영상의 획득이 가능해졌다. 드론 초분광 영상은 저고도에서 획득되므로 대기보정의 중요성이 낮아졌으나, 초분광 영상의 활용하여 지표물의 농도 추정 등의 연구를 위해서는 원자료에서 정규화된 분광반사율로 변환 과정에 관한 연구는 필수적으로 이루어져야 한다. 이에 따라 본 연구에서는 드론 초분광 영상에 대리복사보정과 대기복사전달모델 기반의 대기보정 알고리즘을 적용하고 결과를 비교분석하였다. 대리복사보정에는 균일한 물질로 이루어진 타프의 분광반사율을 이용하여 경험적 선형보정 기법을 적용하였다. 대기보정 알고리즘은 항공 초분광 영상의 대기보정에 널리 사용되는 Modtran-5 기반의 ATCOR-4를 사용하였다. 기준 반사율과의 상관도와 차이의 RMSE를 분석한 결과, 단일 시기의 초분광 영상에서 타프를 이용한 대리보정이 가장 정확도가 높았지만, 초분광 영상의 활용 목적에 따라 대기보정 알고리즘의 활용이 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 향후 다중 시기의 영상에 대해 추가적인 대리보정 실험을 통해 정규화된 분광반사율 변환 과정이 이루어진다면 드론 초분광 영상을 활용한 정밀한 분석이 가능할 것으로 사료된다.
해양사고 발생시 실종자는 해양에 노출된 시간이 길어질수록 생존확률이 빠르게 감소하기 때문에 인명구조를 위해서는 신속한 수색이 필요하다. 또한 해양의 수색영역은 육상에 비해서 매우 넓기 때문에 효율적인 수색을 위해서는 선박을 이용한 육안수색보다는 인공위성이나 항공기에 탑재된 센서를 이용한 해상 객체 탐지 기술의 적용이 필요하다. 본 연구는 항공기에 탑재된 초분광 영상 센서를 이용하여 해양에서 객체를 신속하게 탐지하기 위한 목적으로 진행되었다. 초분광 영상 센서로 촬영된 영상은 8,241 × 1,024의 공간 해상도를 가지며, 한 화소당 0.7 m의 분해능과 127개의 스펙트럼으로 구성된 대용량의 데이터이다. 본 연구에서는 이러한 데이터를 신속하게 분석하기 위한 목적으로 DBSCAN을 사용한 해수 식별 알고리즘과 밀도 기반의 육지 제거 알고리즘을 결합한 해상 객체 탐지 모델을 개발하였다. 개발한 모델은 초분광 영상에 적용하였을 때 약 5 km2의 해상 영역을 100초 내로 분석할 수 있는 성능을 보였다. 또한 개발한 모델의 탐지 정확도를 평가하기 위해서 항공기를 이용하여 목포, 군산, 여수 지역의 초분광 영상을 촬영하였으며, 본 연구에서 개발한 탐지 모델에 적용한 결과, 실험 영상 내의 선박들을 90 %의 정확도로 탐지할 수 있는 결과를 얻었다. 본 연구에서 개발된 기술은 소형 선박의 수색·구조 활동을 지원하는 중요한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
초분광 영상은 기존 다중분광 영상에 비해 보다 세밀한 분석이 가능하며 감지가 어려운 지표 성질의 분석에 유용하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수심에 대한 실측데이터와 드론 기반의 영상을 이용하여 하천환경 정보를 획득하는 것이 목적으로써 이를 위해 드론 기반의 초분광 센서를 활용하여 1개 측선 100개 지점에 대한 영상값을 취득하였으며 ADCP를 통해 확보된 실제 수심정보와 비교하여 상관관계를 분석하였다. ADCP 측정결과 중앙으로 갈수록 수심이 깊어지는 경향을 보이고 있으며 수심은 평균 0.81 m로 나타났다. 초분광 영상 분석 결과 최대 강도가 가장 높은 지점은 645, 가장 낮은 지점은 278이며 실제 수심과 초분광 영상분석결과의 상관성을 분석한 결과 최대 강도값이 감소할수록 수심은 증가하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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